Peripheral Neuropathy Instruments for Individuals with Cancer: A COSMIN-Based Systematic Review of Measurement Properties
Notice bibliographique
Résumé
Although the literature on patient-reported outcomes (PROMs) continues to expand, challenges persist in selecting reliable and valid instruments for assessing peripheral neuropathy (PN) in patients with cancer. This systematic review aimed to identify all validated self-report PN scales and critically appraise their measurement properties. This review was conducted using the COSMIN methodology for PROMs and the PRISMA statement. Five databases were searched from inception to August 2024, identifying 46 eligible studies and 16 PROMs. Evidence quality ranged from "very low" to "moderate", with notable inconsistencies in the content and structural validity phases of most instruments. Instruments such as the Chemotherapy-induced peripheral neuropathy assessment tool and the Functional Assessment of Cancer Therapy/Gynecologic Oncology Group-Neurotoxicity demonstrated moderate quality and potential utility in clinical practice, while others, including the Location-based assessment of sensory symptoms in cancer and the Measure of Ovarian Symptoms and Treatment, had insufficient evidence to support their use. Importantly, all PROMs focused on chemotherapy-induced peripheral neuropathy, highlighting a significant gap in instruments addressing other PN causes, such as radiotherapy or tumor-related nerve damage. Further research should prioritize developing and validating instruments for distinct cancer populations, ensuring robust psychometric properties and clinical applicability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».